CEIMVEN：一种基于经修改的 EfficientNet（V1-V2）架构的尖端实现方法，用于乳腺癌超声图像的检测与分类

该论文研究了使用卷积神经网络和其他模型高效检测脑肿瘤的方法。通过评估不同模型的性能，发现细调的InceptionV3模型准确率达到99.33%。同时，提出了一种成本敏感的神经网络方法，在不平衡数据集上表现出比传统模型更高的准确率。这些模型有潜力提高肿瘤检测准确度，需要进一步开发。